记叙性文字提取关键词的方法主要包括以下几种：

速读全文，了解大意知主题

通过快速阅读，捕捉文章的内容提要、标题、副标题、开头和结尾等部分，以把握文章大意。

详读细节，理顺思路与文章脉络

以动作、时间、地点、事件、因果等为线索，勾画出文章主题和细节的认知图，把细节问题落实到文中词句、段落。

逻辑推理，做好深层理解题

根据已知信息及生活常识，开拓、挖掘文中作者没有直接表达出来的意思，理解文章的寓义。

利用关键词法

全文中无明显主题句时，可以利用文章中的关键词。抓住反复出现的中心词，即关键词，也叫做主题词，便容易抓住文章的中心。

从语段中心话题入手

明确陈述的话题（对象），寻找与陈述对象（主概念）相对应的谓语动词，将几个词语连缀成句（主谓结构），筛选，提炼出关键词。

从寻找中心句入手

把握语段的中心，关键是找到中心句。中心句往往是语段中表示中心语义的句子，是语段的核心。关注中心句，可以快速提取关键词。

文本预处理

在进行文本关键词提取之前，需要对原始文本进行预处理，包括去除特殊符号、停用词过滤、分词等。

词频统计

对于分好词的文本，通过统计每个词在该文本中出现的次数来计算其词频，通常情况下，高频词往往是无意义的常见单词，需要进行停用词过滤。

关键词抽取

从文本中抽取出最具代表性和区别性的关键词，常用的关键词抽取算法包括TF-IDF、TextRank等。

词性标注

给每个分好的词标注上其对应的词性，如名词、动词等，根据不同的需求选择不同的词性进行筛选。

实体命名识别

从文本中抽取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等，帮助更准确地理解文本内容。

情感分析

对文本进行情感倾向的分析，根据不同的情感类型选择不同的关键词进行筛选。

主题模型

通过主题模型来提取关键词，这种方法可以自动发现文本中的主题和相关关键词。

这些方法可以根据具体需求和文本类型进行选择和组合，以达到最佳的关键词提取效果。